神经网络与模拟退火算法结合的锅炉低NOx燃烧优化

对某600MW燃煤电站锅炉进行了多工况热态NO_x排放特性测量,在利用多层前向神经网络对该锅炉的NO_x排放特性进行建模的基础上,将神经网络模型与模拟退火全局优化算法相结合,实现了锅炉的低NO_x燃烧的优化,计算得到可获得低NO_x排放浓度的具体燃烧配风方案.文中对2种不同退火参数的模拟退火算法进行了比较,结果说明采用T₀=50K,α=0.6的参数可以获得较好的寻优效果.本文研究结果为实现大型电站锅炉低NO_x燃烧控制的在线优化技术打下了基础.     

A model algorithm for defining the vertical profile of absolute humidity by ground measurements of humidity

In this study a double model algorithm is developed for the simulation of the vertical profiles of monthly values of absolute humidity. The thrust of the algorithm is that is depends on the use of ground measurements for humidity and is based upon the use of two model relations for altitudes above and below 1 Km respectively. Monthly absolute humidity profiles as estimated using the specially constructed double model algorithm compare well with those calculated with the use of radiosonde data for the time period 1980–1990 (Helliniko station, Southern Greece). In particular the model estimation is very satisfactory at altitudes above the Planetary Boundary Layer and rather satisfying at altitudes below 1 Km. This implies that the model algorithm may be useful in supporting climatological studies in areas where lack of relevant information on the vertical distribution of water vapour is recognised.     

基于模拟植物生长算法的快线公共车辆优化调度研究

公共车辆的运营优化调度能够很好的减少城市交通拥堵,缓解交通压力,保证多方面的利益。对乘客高峰期快线公共车辆的调度进行了研究。首先运用了三元组α/β/γ方法对问题进行了描述,将乘客高峰期快线车辆的调度描述为一类以最小化制造期和平均等待时间为目标,具有先入先出原则和机器适用限制的流水车间动态调度问题。并在此基础上建立了相应的数学模型;接着,运用模拟植物生长算法进行了算法设计;最后,用实际数据进行了数值仿真,结果证明该研究具有较高的理论及现实价值。     

印染废水处理过程及排放水对草履虫遗传毒性评价

草履虫作为指示生物评估印染废水处理过程及排放水的毒性效应。急性毒性结果显示,原水、厌氧工段印染废水、好氧工段印染废水对草履虫的半数致死浓度(24h-LC₅₀)分别为54%、41%、98%;遗传毒性结果显示,印染废水原水、经处理的排放水在6.25%、12.25%稀释梯度下对草履虫造成的DNA损伤较对照组呈显著升高(p<0.01),而排放水对草履虫的DNA损伤较原水无显著性差异;草履虫增殖速率结果显示,印染废水排放水50%稀释梯度下对草履虫增殖速率有抑制作用。暴露于印染废水排放水中10%的草履虫其游动行为发生改变。以上结果表明,印染废水在经过处理后,理化指标均达到国家印染废水行业排放标准,但排放水仍对草履虫产生急性毒性,且遗传毒性较原水没有显著降低。水生生物毒性测试能有效补充理化指标评价,为印染废水行业全面达标排放提供依据。     

单元模态应变能法在输电铁塔损伤识别中的应用

输电塔结构在灾害中发生倒塌的现象时有发生,故而对输电塔结构进行健康监测具有重要的实际意义。介绍了单元模态应变损伤指数(EMSDI)在结构损伤识别中的表达式,并将其应用于输电铁塔模型试验中。采用单元形函数代替原有模态曲率计算方法,可有效降低计算单元模态应变能的计算误差,从而增加了识别的准确性。在输电铁塔仿真模拟和试验中,对该识别方法的准确性和可靠性进行了验证。实例表明:单元模态应变损伤指数法能够准确地识别出结构的损伤位置,并可在某种程度上反映出损伤程度,可以应用到实际输电塔结构损伤识别中。     

威海荣成鹿角菜野生种群遗传多样性及资源保护策略

利用随机扩增多态性DNA（RAPD）方法对威海荣成地区鹿角菜（Silvetiasiliquosa）野生种群共30个个体的遗传多样性水平及遗传结构进行研究。结果表明,利用21条随机引物共检测到112个多态性位点,多态性位点百分率为93．75％,Nei基因多样性指数为0．3515±0．1352,Shannon多样性指数为0．5046±0．1126。通过聚类分析而划为一类的3个亚种群间的遗传分化指数为0．1349～0．2189,基因流为1．7793。研究结果表明威海荣成地区的鹿角菜种群遗传多样性较高,种群内存在较为明显的遗传分化,种群遗传资源不受遗传漂变的影响。针对当地鹿角菜遗传资源的现状,应加强现存种群的就地保护,恢复种群规模;进行取样养殖保护时则需避免因近交而造成种群资源退化。     

番茄ARF4基因果实特异RNAi载体的构建及遗传转化

构建ARF4基因果实特异表达的RNA干涉载体,对转基因番茄果实进行初步分析,可为采用基因工程方法改良番茄果实品质做出新尝试.利用RT-PCR技术从番茄果实cDNA中扩增SlARF4基因全长,将番茄ARF4基因正反向重复序列片段导入到植物表达载体pBI121上,启动子是番茄果实特异表达的TFM7.将构建的ARF4基因果实特异RNA干涉载体pBI121-TFM7-A4Ri通过根癌农杆菌介导转入到野生型番茄中,进而对转化获得的植株进行了阳性鉴定.分别以转基因番茄和野生型番茄为材料,分析ARF4在果实中的表达水平,测定绿熟期果实叶绿素含量、果实的单果重量和果皮厚度.酶切证实pBI121-TFM7-A4Ri果实特异表达载体构建成功,而且,PCR检测也得到阳性转基因株.半定量RT-PCR分析显示,转基因番茄果实中ARF4的表达量明显低于野生型果实.转基因番茄果实的叶绿素含量、单果重量和果皮厚度都比野生型有提高.因此,ARF4果实特异表达的RNAi方法能够改良番茄果实品质.     

海拔及细胞质背景对水稻测交群体遗传分化的影响

温度是导致水稻（Oryza sativa L.）遗传分化的一个重要环境因素,而海拔是导致环境温度差异的一个重要的地理因素。水稻的雄配子即花粉粒的活性极易受环境温度的影响。研究用来自云南2 670 m海拔的粳稻地方品种小麻谷与具籼稻细胞质背景的籼粳交后代品系南34正反交产生的F1,然后将其分布种植在海拔高低相差达1 800 m的4个海拔点并与育性稳定的1个滇Ⅰ型细胞质不育系杂交产生了8个测交群体,用SSR标记检测发现海拔因素和细胞质背景都对测交群体的遗传分化产生了影响。结果表明：同一海拔产生的正反交群体（合系42A//小麻谷/南34）间的遗传多样性具有比较明显的差异。正交组合F1（小麻谷×南34）在1 860 m的海拔产生的群体的遗传多样性最高,在1 600 m的海拔产生的群体的遗传多样性最低。在反交组合F1产生的群体中,群体的遗传多样性随产生群体海拔（400 m海拔除外）的升高而降低。利用Nei′s遗传距离评价各群体间的遗传分化,正反交组合F1产生测交群体间的遗传分化均高于同一组合在不同海拔下产生的测交群体之间的遗传分化,同一组合在4个海拔产生的测交群体间的遗传分化总体趋势是随海拔差异的增加而增大。研究证实了环境温度差异及细胞质背景导致F1产生的雄配子基因型发生选择,导致雄配子基因型的遗传比例偏离孟德尔规律,影响其后代群体的遗传多样性和遗传分化。     

基于AGA-BP神经网络的采空区危险性评价

针对采空区危险性评价的影响因素众多且关系复杂的特点,提出了基于AGA-BP神经网络算法评价采空区危险性。将岩体结构、地质构造、岩石抗压强度等13个影响因子作为神经网络输入,采空区危险性等级作为输出,建立一个采空区危险性评价的BP神经网络模型;采用自适应遗传算法(AGA)对BP网络的初始权值和阈值进行全局寻优,将寻优结果回代入网络中进行训练并预测得出采空区危险性等级;利用其它智能算法与该预测结果做出比较,以验证AGA-BP算法的有效性及优越性。结果表明:该算法的优化效果明显,同时在训练时间与预测精度上较其它智能算法有突出的优势,是一种在采空区危险性评价方面值得推广的新方法。